当地时间 2月 10日至 11日，由法国政府主办、印度政府协办的巴黎 AI行动峰会（Paris AI Action Summit），吸引了全球 100多个国家的领导人和 AI领域的企业高管，共同讨论人工智能对于全球发展的影响。

和前两届分别在英国和韩国举行的 AI峰会相比，本届峰会聚焦的主题从安全与风险明显转向了 AI发展的潜力。“AI 教母”李飞飞在峰会上开幕式演讲中说：“现在是真正的‘第一个 AI 时代’”；谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊更是直言：“现在就是 AI 创新的黄金年代，而最大的风险是错失良机”。

而作为本届峰会东道主的法国，将峰会主题定为“切实行动”，也被解读为欧洲试图在 AI领域争夺发展的影响力。在峰会举办前，法国总统马克龙在接受媒体采访时就表示：“我们（欧洲）必须弥补与中美在 AI领域的差距。”

澎湃新闻通过分析生成式人工智能（generative artificial intelligence，GenAI）的专利数据，尝试以一个细切面来呈现当下全球 AI竞争格局。

2024 年，生成式AI专利数大增

尽管生成式人工智能只是人工智能的分支之一，专利占比也不高——截至 2024年年底，全球 AI专利总量接近 260万件，生成式 AI则是 9万多件，占比仅为 3.6%，但生成式 AI因能通过学习已有数据来创造出新内容，包括文字、图像、音乐等，已然成为 AI界的显学。

推动这一技术受关注的关键节点是 OpenAI在 2022年 11月发布的 ChatGPT，向全球展示了生成式人工智能的巨大潜力，此后仅中国就出现了上百款大模型，文生图、文生视频等产品层出不穷。

澎湃新闻基于世界知识产权组织（WIPO）在 2024年发布的生成式 AI专利检索方法（详细介绍见文末），在专利数据库检索后发现，2024 年全球新增了 4.5万条生成式 AI专利信息，这个数量和过去 10年的总和相当。

另外，2024 年新公开的 4.5万条生成式 AI专利中，产生自中国的数量达到 2.7万条，占比 61.5%，位列第一，美国则以 7592条位列第二。尽管马克龙认为“欧洲在当今全球 AI竞赛之中严重落后，甚至已不在‘竞赛行列’”，但是欧洲依然是去年全球第三大 AI专利受理地。

需要提醒的是，受理地不完全代表发明者的来源地。事实上，2024 年在欧洲专利局公开生成式 AI专利数最多的公司是韩国的三星（254 条），第二是美国的谷歌（54 条），第三多的是中国的华为（51 条）。

世界知识产权组织曾根据专利的发明人地址统计过2014 年到 2023年期间，全球生成式 AI专利的发明人来源，前五位分别是中国、美国、韩国、日本和印度。

中国拥有最多的 GenAI专利，美国、韩国、日本和印度位列其后。图片来源：世界知识产权组织《Generative Artificial Intelligence》

与中美在 AI发展上取得的领先优势相比，欧洲在 AI监管上则更为激进，全球首部全面监管人工智能的法规《人工智能法案》由欧盟推出，并于 2024年 8月 1日正式生效。

只是该法案才生效半年，欧盟就有意为人工智能开发松绑。马克龙及欧盟高级官员在本届峰会上都表示，欧盟将简化对人工智能技术开发的监管，以助其在欧盟地区蓬勃发展。

“欧洲在监管等方面过于中央集权，这意味着在观点、能力多样性等方面没有建立应有的优势。”英国剑桥大学机器学习教授、阿兰·图灵研究所高级 AI研究员尼尔·劳伦斯（Neil Lawrence）对澎湃新闻表示。

谁在热衷申请生成式 AI专利？

从生成式人工智能专利申请最多的企业数据看，我们能更直观地看到马克龙所担心的欧洲与中美在 AI领域的差距。

根据澎湃新闻的梳理，整个 2024年，生成式 AI专利数量最多的 20家公司中，有 11家来自中国，包括了腾讯、百度、中国移动，美国则有 7家，欧洲仅有西门子 1家公司。

来自中美的商业巨头都在发力生成式 AI，这就能理解马克龙为什么会担忧欧洲只能扮演一个 AI的消费者角色。

除了商业机构，过去一年生成式 AI专利新增最多的学术机构，也都来自中国。2024 年，中国科学院以 492件新增生成式人工智能专利数位列第一，浙江大学和清华大学紧随其后。

不过，也有人对专利数量能多大程度体现一家机构的创新能力表示疑问。

对此，从事知识产权领域工作的夏蔚丰律师对澎湃新闻表示：“专利数量是衡量一家公司在 AI 领域实力的重要指标之一，因为专利数量能够直接体现公司技术积累和研发实力。”但他也指出，除了专利数量，“还需要同时结合专利质量、商业化能力、基础研究、生态构建等多维度去进行评估”。夏蔚丰提到，曾经备受资本青睐的 AI“四小龙”，其整体 AI专利数量相当可观，但一度因缺乏将技术落地的能力而饱受争议。

此外，夏蔚丰还提到，他和很多 AI企业研发人员交流人工智能专利这一话题时发现，研发人员普遍感觉 AI技术迭代速度越来越快，AI 专利申请也越来越卷，一些企业会有计划地申请大量专利，通过堆积 AI专利来建立自己的 AI技术壁垒。

这种通过申请大量专利来形成技术壁垒的模式是好是坏，夏蔚丰觉得需要辩证地看待：“我们有些客户是新进入 AI赛道的创业者和进行 AI技术创新的中小企业，‘专利丛林’现象已经事实上阻碍了他们的发展，创新成本也变得更高，很担心技术应用受到限制。”但也需要看到“专利的申请和授权为中国 AI 企业提供了更广阔的市场发展空间，推动了技术转化和产业升级。”

“开源”不是白送，专利也不一定是垄断

除了拥有生成式人工智能专利最多的公司外，记者在梳理数据时，还发现了一个很有反差感的情况：

推出 ChatGPT的 OpenAI，至今只申请了 30件人工智能专利，而且全都是 2024年才提交的；而同样把 AI界搅得天翻地覆的 DeepSeek，它的团队所拥有的与 AI相关的专利也才 27件，其中诸如《一种人工智能模型训练数据集的构建方法》这样的与训练大模型直接相关的专利，也是 2024年提交的。

但关于两家公司申请专利的讨论，却是截然相反的两种画风：对于 OpenAI，很多人疑惑的是，专利数为什么这么少？和竞争对手谷歌比起来，实在是约等于无；而对于 DeepSeek，更多人想问的是，为什么它还要申请专利？

这种“双标”态度，本质上源于 ChatGPT 和 DeepSeek 所代表的两种技术路线之争：

ChatGPT 主打“闭源”（软件源代码不对外公布），世界知识产权组织在《生成式人工智能报告》中分析， OpenAI的专利数之所以这么少，是为了避免以专利的方式泄露自己的技术。而 DeepSeek则力推“开源”（软件源代码对外开放），新模型刚一发布，训练细节就公布。

所以很多人会问：为什么 DeepSeek的公司在共享自己技术给大家免费使用的同时，还申请专利？对此，夏蔚丰表示，如果 DeepSeek不及时申请专利，可能会被他人“掠夺”相似技术，甚至进而受到诉讼威胁。通过专利确权，可有效减少日后纠纷。

在夏蔚丰看来，“开源”和“专利”之间并非对立：“本质上是‘开源’扩大生态，专利保护核心技术。”关键看企业如何设计授权条款，让更多人受益的同时，保证自身的投资回报。

或许随着以 DeepSeek为代表的开源路线被认可后，会有更多团队被鼓励跟进，创造出更多高效率、低成本的大模型。生成式人工智能的专利，将在未来迎来指数级增长。